# ChatGPT Images 2.5가 출시된 날에 생각해봐야 할 “이미지가 만들어질 수 있는 회사”와 “만들 수 있는 만큼의 회사”의 결정적인 분수령

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> 작성일: 2026-09-17T10:14:20.589Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/312156022/rectangle_large_type_2_d581c804992b7b4d67f5659d3789ed15.png?width=1280)

또 새로운 인공지능이 나왔대.

지난주 거래처 제조업 총무 담당자님과 이야기를 나누다가 이런 말을 들었습니다. 악의는 없었고, 오히려 솔직한感想라고 생각하시는 것 같습니다. 새로운 모델이 나올 때마다 뉴스가 흘러나오고, SNS가 떠들썩하지만, 본인의 회사의 월요일 아침에는 아무런 변화도 없습니다. 이러한 반복에 다들 조금 지치고 있을 텐데, 어떠신가요.

2026년 9월 8일, OpenAI가 이미지 생성 신 모델 “ChatGPT Images 2.5”를 공개했습니다. 이번에는 솔직히 꽤 큰 업데이트입니다. 다만, 우리가 진정으로 주목하고 있는 것은 모델의 성능 자체는 아닙니다. “이 정도로 쉽게 되었는데, 왜 많은 회사에서는 아무런 변화가 없는가”라는 그 핵심입니다.

이 글에서는 인재 파견과 IT 시스템 개발을 모두 현장에서 담당하는 입장에서 다음 세 가지를 정리합니다.

- ChatGPT Images 2.5로 구체적으로 무엇이 달라졌는지 알아보겠습니다.
- 왜 도구가 좋아질수록 기업 간의 격차가 “인력”으로 벌어지게 되는 걸까요?
- 내일부터 시작될 수 있는 현장에 정착시키기 위한 연수 과정

결론을 먼저 말씀드리면, 이렇게 됩니다. 이미지 생성은 더 이상 “디자인을 할 수 있는 사람의 도구”가 아니며, 이제부터는 “전하고자 하는 것을 언어로 표현할 수 있는 사람의 도구”입니다. 안타깝게도, 그 언어화는 툴을 나눠준 것만으로는 습득되지 않습니다.

## ChatGPT Images 2.5에서 무엇이 달라졌는지 알아보겠습니다.

ChatGPT Images 2.5는 이전 버전보다 훨씬 향상된 이미지 생성 능력을 제공합니다. 특히, 프롬프트에 대한 이해도가 높아져 더욱 정확하고 디테일한 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.

구체적으로 다음과 같은 변화가 있었습니다.

*   프롬프트 이해도 향상: 사용자가 입력하는 텍스트 프롬프트의 의미를 더욱 정확하게 파악하여, 원하는 이미지를 생성하는 데 성공률이 높아졌습니다.
*   디테일한 이미지 생성: 이전 버전보다 훨씬 더 많은 디테일을 포함한 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 복잡한 장면이나 정교한 묘사가 필요한 이미지도 비교적 쉽게 생성할 수 있습니다.
*   다양한 스타일 지원: 다양한 예술 스타일(예: 유화, 수채화, 팝아트 등)을 지원하여, 사용자는 원하는 스타일의 이미지를 선택하여 생성할 수 있습니다.
*   이미지 품질 향상: 전반적인 이미지 품질이 향상되어, 더욱 선명하고 깨끗한 이미지를 얻을 수 있습니다.

이러한 변화 덕분에 ChatGPT Images 2.5는 더욱 창의적이고 다양한 이미지를 생성하는 데 활용될 수 있게 되었습니다.

먼저 사실을 공식 발표를 기준으로 확인합니다.

OpenAI에 따르면, Images 2.5는 전 세대의 Images 2.0에 비해 이미지 생성의 레이턴시(생성 완료까지의 대기 시간)를 최대 50% 줄였습니다. 또한, 자연스러운 빛 표현과 질감이 향상되었으며, 참고로 전달한 사진의 피사체의 특징을 유지하면서 다른 장면이나 스타일에 적용하는 데 능숙해졌습니다.

실무적인 시각에서 효과를 거두는 것은 오히려 다음 두 가지 사항입니다.

첫째는 부분 편집의 정확성입니다. “여기만 바꾸고, 나머지는 그대로”라는 지시가 잘 전달되도록 되었습니다. 배경, 구도, 거기에 담긴 사람의 인상을 보존한 채 상품만 교체하거나, 글만 수정하는 등의 작업이 현실적으로 가능해졌습니다. 또한 이미지 위에 직접 코멘트를 작성하여 “이 부분을 이렇게 하고 싶다”라고 지시할 수 있게 되었습니다.

두 번째는 여러 번의 편집을 거쳐도 붕괴되지 않는다는 점입니다. 이전의 이미지 생성은 3회, 4회와 같이 수정 작업을 반복할수록 처음 제시한 내용이 사라지는 현상이 자주 발생했습니다. 사람의 얼굴이 다른 사람으로 바뀌거나, 색상이 변하고, 화질이 저하되는 문제였습니다. Images 2.5에서는 이전 편집 내용을 유지하면서 다음 편집을 쌓아 올릴 수 있게 되었다고 합니다.

더불어 ChatGPT에 “Sketch” 기능이 추가되었습니다. 채팅창에 "@Sketch"를 입력하면 즉석에서 손 그림을 그릴 수 있습니다. 대략적인 스케치 수준의 그림도 구성을 지시하는 형태로 활용할 수 있습니다. 글로 설명하기 어려운 레이아웃을 손으로 그려 전달하는 방식입니다. 포스터나 상품 사진과 같은 형식으로 시작하는 템플릿 기능, 사용한 프롬프트를 공유하여 다른 사용자가 자신의 사진으로 재현하도록 하는 기능도 추가되었습니다.

개발자들을 위해 API에 GPT-Image-2.5 Flare와 GPT-Image-2.5 Sunburst 두 가지 모델이 준비되었습니다. Flare는 속도와 품질의 균형이 잘 맞고 대량 생성에 적합하며, Sunburst는 생성 시간이 길어지지만 디테일 표현에 강합니다. 자체 서비스나 웹 시스템에 이미지 생성을 통합할 경우에는 이 두 모델을 용도에 따라 나누어 사용하는 설계를 채택합니다.

안전 측면에서는 C2PA(콘텐츠의 기연을 기록하는 국제적 시스템)의 메타데이터와 눈에 띄지 않는 전자 워터마크가 지속적으로 활용되며, “이 이미지는 AI가 제작한 것입니다”라는 정보가 이미지 파일 내에 삽입됩니다. 이 내용은 후반부에 다시 논의될 예정입니다.

**출처:** OpenAI, “Introducing ChatGPT Images 2.5” (2026년 9월 8일) https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/

ChatGPT Images 2.5는 이미지 생성 능력에서 괄목할 만한 진전을 이루었습니다. 이전 버전보다 훨씬 정교하고 사실적인 이미지를 생성하며, 사용자의 프롬프트 이해도가 높아져 더욱 정확하고 원하는 결과물을 제공합니다.

특히 복잡한 장면 묘사나 특정 스타일의 이미지 생성에 있어서 성능이 크게 향상되었습니다. 예를 들어, “고흐 스타일로 그려진 해변의 석양”과 같은 복잡한 프롬프트도 ChatGPT Images 2.5는 비교적 쉽게 구현할 수 있습니다. 이전에는 어려웠던 묘사도 이제는 자연스럽게 표현됩니다.

또한, ChatGPT Images 2.5는 다양한 예술 스타일과 기법을 지원하며, 사용자는 원하는 대로 이미지를 조정할 수 있는 다양한 옵션을 제공받습니다.

OpenAI는 ChatGPT Images 2.5를 통해 이미지 생성 분야에서 더욱 혁신적인 발전을 이끌어낼 것으로 기대하고 있습니다. 향후 업데이트를 통해 더욱 다양한 기능과 성능이 추가될 예정입니다.

## 이미 적용된 것인데 아무것도 변하지 않는 일본 기업의 구조.

자, 이제부터 본격적인 내용입니다.

2026년 7월 24일 총무성이 발표한 ‘令和8년판 정보통신 백서’에는 충격적인 수치가 나열되어 있습니다. 일본 기업 중, 어느 형태로든 생성 AI를 업무에 활용하는 비율은 86.4%이며, 2024년도 조사에서는 55.2%였던 것에 비해 1년 반 만에 급격하게 증가했습니다. 개인 이용 경험률 또한 58.8%로, 전회 26.7%에서 크게 상승했습니다.

일본은 생성 AI로 뒤처지고 있다는 주장은, 적어도 활용률 측면에서는 이미 오래된 이야기로 귀결되고 있습니다.

문제는 그 다음입니다. 같은 백서에서, 생성 AI 활용에 따른 업무 혁신에 대해 “조직적인 노력이 없다”고 답한 일본 기업은 27.0%였습니다. 미국은 1.4%, 독일은 4.9%, 중국은 2.6%입니다. 숫자 사이에 한 자리 차이가 있습니다.

또한 기업 규모별로 살펴보면, 이 차이는 더욱 뚜렷하게 드러납니다. “조직적인 노력이 없다”라고 답한 비율은 대기업에서 18.1%, 중소기업에서는 45.6%입니다. 즉, 중소기업의 약 절반이 도구를 도입했지만, 조직적인 측면에서는 아무런 설계가 이루어지지 않은 상태에 놓여 있습니다.

25.122 데이터 활용에 관한 과제와 전망

최근 빅데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터 활용의 중요성이 더욱 심화되고 있다. 그러나 데이터 활용 추진에는 다음과 같은 과제들이 제기된다.

1.  **데이터 품질에 관한 과제**

    데이터 수집 및 축적 단계에서의 품질 관리 미흡, 데이터 중복 및 모순, 데이터의 최신성 부족 등이 데이터 활용의 질을 저하시키는 주요 요인이다. 특히, 행정기관의 데이터 활용에 있어서는 데이터 표준화 및 상호운용성 확보가 시급하다.

2.  **개인정보 보호에 관한 과제**

    개인정보보호법에 따라 데이터의 이용 및 관리에 충분한 고려가 필요하다. 특히, 익명화 기술의 한계와 새로운 기술의 등장으로 개인정보 침해 위험이 높아지고 있다.

3.  **인재 양성에 관한 과제**

    데이터 활용을 추진하기 위해서는 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 인공지능 개발 등 다양한 역량을 갖춘 인재 양성이 필수적이다. 그러나 현재 인재 양성 수준이 부족하여 강화가 시급하다.

4.  **데이터 활용 추진 체계에 관한 과제**

    데이터 활용 추진에는 정부, 기업, 대학 등이 연계되어 데이터 활용 체계를 구축해야 한다. 현재 각 기관이 독립적으로 데이터 활용에 참여하는 경우가 많아 데이터 공유 및 연계가 충분하지 않다.

이러한 과제를 극복하기 위해 정부는 데이터 활용 정책을 추진하고 관계기관과의 연계를 강화해야 한다. 또한 기업은 데이터 활용 기반 구축 및 데이터 활용 인재 양성에 적극적으로 참여해야 한다. 더불어 대학은 데이터 활용 연구 개발을 추진하고 데이터 활용 인재 양성에 기여해야 한다.

향후 인공지능 기술 발전과 IoT 기기 보급 등으로 데이터량은 더욱 증가할 것으로 예상된다. 이러한 상황에서 데이터 활용의 중요성은 더욱 높아지고 데이터 활용 노력은 사회 발전에 크게 기여할 것으로 기대된다.

같은 방향을 지시하는 데이터가 또 하나 있습니다. IPA(정보처리기술원)가 2026년 7월에 공표한 “DX 동향 2026”입니다. 국내 1799개사를 대상으로 한 조사에서, DX를 추진하는 인재의 “수”가 부족하다고 답한 기업은 85.5%입니다. 이 수치는 최근 수년 동안 계속 높은 수준을 유지하고 있습니다. AI 관련 인재에 대해서도, 많은 직종에서 “수요”가 과반수를 차지했습니다.

또한, 이 조사에서 제가 가장 깊이 생각했던 숫자는 다음과 같습니다. DX의 성과로 “업무 효율화”를 추진한 기업이 91.6%였던 반면, “매출 증가”로 이어졌다고 답한 기업은 3.9%였습니다.

IPA는 “DX 동향 2026” 보고서(2026년 7월 공표)를 통해 중소기업의 DX 추진 현황을 분석하고, 2026년 DX 추진 상황을 예측하여 DX 추진 과제와 전망을 제시했습니다.

예측 결과, 중소기업의 DX 추진 우선 분야로 클라우드 활용, AI·데이터 활용, 디지털 인재 육성이挙げられました.

경영진의 인식 전환, 디지털 인재 육성, 적절한 IT 도구 도입이 중소기업의 DX 추진 성공에 필수적이라고 결론지었으며, IPA는 중소기업 DX 추진을 지원하기 위한 다양한 정책을 추진할 계획이라고 밝혔습니다.

효율화는 이루어져 왔지만, 사업의 형태는 변하지 않았다. 이 구조는 이미지 생성 AI의 이야기와 완벽하게 일치한다.

전단지 제작 시간이 3시간에서 30분으로 단축된 것은 훌륭한 성과입니다. 하지만 그 2시간 반이 무엇으로 채워지는지에 따라 회사 입장에서는 아무런 변화가 없을 뿐더러, 오히려 “우리도 AI를 사용하고 있다”는 안심감만 남아서 다음 단계로 나아가는 것이 더욱 멀게 느껴질 수 있습니다.

이미지 2.5로 생성 시 최대 50%까지 속도가 빨라지는 것은 이 구도가 더욱 가속화될 수 있다는 의미이기도 하다. 속도가 빨라질수록 “속도를 내는 곳에 무엇을 놓을 것인가”를 설계할 수 있는 회사와 그렇지 못한 회사의 격차는 더욱 벌어질 것이다.

## 제조업과 인적 자원 현장에서 이미지 생성은 어디에 효과적인가

추상적인 논리만으로는 작동하지 않기 때문에, 우리가 실제로 “여기에서 효과가 있다”라고 생각하는 용도를 구체적으로 제시하겠습니다. 북부 지방의 제조업 고객님들과의 일상적인 소통을 통해 파악한 영역입니다.

### 채용 브랜딩 및 채용 관련 콘텐츠 제작

가장 효과적인 방법입니다. 채용 공고, 회사 설명회 자료, 공장 견학 안내, SNS 채용 게시물 등 모두 “사진이 없다”, “사진이 오래되었다”, “촬영 예산도 시간이 없다” 등의 이유로 진행이 멈추는 영역입니다.

이미지 2.5 부분 편집의 강도는 여기서 구현됩니다. 기존 공장 사진을 기반으로 계절감을 바꾸고, 레이아웃을 정돈하며, 텍스트 요소만 교체하는 방식이 현실적입니다.

템플릿 기능으로 포스터 형식부터 시작할 수 있게 된 것은, 비디자이너 담당자들에게는 꽤 큰 개선이라고 생각합니다.

### 2. 안전 교육·작업 표준서의 도표 해설

제조업 현장에서는 “이 작업 시, 여기에 손을 넣지 마세요”와 같은 주의를 단순히 글로 전달하는 곳이 여전히 많습니다. 특히, 일본어를 모국어로 하지 않는 스태프가 늘고 있는 현장에서는 그림이나 삽화의 유무가 이해도를 크게 변화시킵니다.

여기에서 스케치 기능이 활용됩니다. 현장을 잘 아는 사람이 종이에 그림을 그리는 듯한 감각으로 대략적인 스케치를 그리고, 이를 깔끔하게 정리(청서)하도록 합니다. “도면을 만들 사람이 없어서 문장 그대로”라는 상태에서 벗어날 수 있습니다.

다만, 이는 뒤에 설명하지만, 안전과 직결되는 그림은 반드시 현장 책임자의 시각 확인을 거쳐야 합니다. AI가 그린 “그럴듯한 기계” 이미지는 실제 기계와 다를 수 있습니다.

### 3. 파견 직원 대상 설명 자료

입사 전 오리엔테이션, 기숙사 및 통근 안내, 근무지의 규칙 설명입니다. 이러한 자료는 내용이 수수께끼 같아 잘 읽히지 않아, 읽히지 않는 것이 문제의 시작이 됩니다. 그림만 있어도 이해도는 달라집니다.

### 제안 자료 및 기획서의 시각적 요소

본 자료는 제안 자료와 기획서의 시각적 요소를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 다룹니다. 시각적 요소는 정보 전달의 효율성을 높이고, 독자의 관심을 유도하며, 메시지를 더욱 강력하게 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 

다음은 시각적 요소 활용 시 고려해야 할 사항들입니다.

*   **이미지 활용:** 제안 자료나 기획서에 적절한 이미지를 활용하여 내용을 시각적으로 보충하고 이해도를 높일 수 있습니다. 이미지의 품질은 높고, 내용과 관련성이 있어야 합니다.
*   **색상 활용:** 색상은 시각적인 효과를 극대화하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 너무 많은 색상을 사용하면 오히려 혼란을 야기할 수 있으므로, 제한된 범위 내에서 조화로운 색상 조합을 사용하는 것이 중요합니다.
*   **레이아웃:** 레이아웃은 정보의 가독성과 시각적인 균형을 결정합니다. 텍스트와 이미지의 배치, 글꼴 크기, 여백 등을 적절하게 조절하여 깔끔하고 보기 좋은 레이아웃을 구성해야 합니다.
*   **차트 및 그래프:** 복잡한 데이터를 시각적으로 표현하기 위해 차트와 그래프를 활용할 수 있습니다. 데이터의 종류와 특성에 맞는 차트 유형을 선택하고, 명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 표현해야 합니다.
*   **아이콘 활용:** 아이콘은 시각적인 정보를 간결하게 전달하는 데 유용합니다. 아이콘은 일관성 있게 사용하고, 의미가 명확해야 합니다.

이러한 시각적 요소들을 효과적으로 활용하면 제안 자료와 기획서의 완성도를 높이고, 독자에게 더욱 강력한 메시지를 전달할 수 있습니다. 

참고: 시각적 요소 활용에 대한 추가적인 정보는 관련 서적이나 온라인 자료를 참고하시기 바랍니다.

이미지 2.5는 투명 배경을 포함한 복잡한 레이아웃과 지정한 비주얼 스타일 추종이 개선되었습니다. 즉, 프레젠테이션 자료의 도표를 자료 전체의 분위기에 맞춰 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 영업 자료의 미흡한 모습 때문에 기회를 잃는 경우가 실제로 존재합니다.

### 웹사이트 또는 시스템에 통합

API의 2가지 모델이 사용 가능해짐으로써, 자사 서비스에 이미지 생성을 통합하는 선택지가 넓어졌습니다. 예를 들어, 채용 사이트에서 채용 공고에 맞는 이미지 비주얼을 자동으로 생성하는 방식을 구현할 수 있습니다. 사내 포털에서는 매뉴얼의 삽화 담당자가 직접 제작할 수 있도록 지원하는 방식도 가능합니다. 이러한 구현 방식은 외주 개발 현장에서도 상담 문의가 증가하는 분야입니다.

## AI 역량을 갖춘 인재”의 핵심을 4가지로 분석한다

자, 여기서 이번에 가장 강조하고 싶은 부분입니다.

AI 인재를 육성하고 싶다는 상담을 받게 될 때, 대부분 처음 예상되는 것은 “프롬프트 작성 훈련”입니다. 물론 무의미한 것은 아닙니다. 다만, 그것뿐이라면 현장은 움직이지 않았을 것입니다. 저희가 지켜본 바에 따르면, 실제로 성과를 내는 사람들은 다음 4가지 역량을 가지고 있습니다.

### 완료 시제를 언어화하는 능력은 단순히 과거 시제에 대한 이해를 넘어, 완료 시제가 가진 시간적, 심리적 의미를 명확하게 표현하고 전달하는 능력을 의미합니다.

이는 80%입니다. “멋진 포스터를 만들어”라는 표현으로는 아무것도 나오지 않습니다. “누구에게, 무엇을 전달하고, 어떻게 행동해 주기를 원하는지”를 먼저 명확하게 말로 표현할 수 있는 사람이 좋은 이미지를 만들 수 있습니다.

반대하면, 이 역량은 AI 이전부터 축적된 업무 기술 그 자체입니다. 평소 일의 목적을 언어화하는 습관이 있는 사람은 도구가 바뀌어도 강합니다. 훈련에서 길러야 할 부분은, 실로 여기에 있습니다.

### ## 2. 소재 관리 능력

소재를 관리하는 능력은 크리에이터에게 매우 중요한 기술입니다. 소재는 프로젝트의 기반이 되며, 그 퀄리티가 최종 결과에 큰 영향을 미치기 때문입니다.

구체적으로 다음 사항들을 중요하게 고려해야 합니다.

*   **소재의 정리 및 분류:** 필요한 소재를 종류별로 정리하고, 파일명과 폴더 구성을 통일함으로써, 나중에 쉽게 찾을 수 있어 작업 효율을 높일 수 있습니다.
*   **소재의 버전 관리:** 여러 버전을 제작한 경우, 어떤 버전이 최신 버전인지 명확히 하고, 변경 이력을 기록하여 잘못된 소재를 사용하는 위험을 줄일 수 있습니다.
*   **소재의 백업:** 혹시 모를 데이터 손실에 대비하여 소재를 정기적으로 백업해 두는 것이 중요합니다. 클라우드 저장소나 외장 HDD 등 여러 곳에 백업을 하는 것을 권장합니다.
*   **소재의 라이선스 확인:** 소재를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인하고, 이용 약관을 준수해야 합니다. 저작권 침해 등의 문제가 발생하는 것을 방지하기 위해 주의해야 합니다.

이러한 기술을 습득함으로써, 크리에이터는 더욱 효율적이고 안심하고 작품 제작에 임할 수 있습니다. 소재 관리는 단순한 정리 정돈이 아닌, 크리에이터의 창의성을 최대한 발휘할 수 있는 기반이 됩니다.

이미지 2.5는 참조 사진의 피사체 유지 능력이 향상되었습니다. 이는 좋은 참조 자료를 보유한 회사가 유리해진다는 의미입니다. 자사의 공장 사진, 제품 사진, 로고, 브랜드 컬러 등 이러한 자료들이 정리되어 있고 어디에 있는지 파악 가능한 상태와, 누군가의 스마트폰 속에 흩어져 있는 상태와는 결과물의 품질이 달라집니다.

AI 활용 준비는 흔히 “자료와 데이터의 정리”라는 뜻입니다. 미미하지만, 이 부분을 놓치는 회사는 대부분 중간에 멈추게 됩니다.

### 수정 사항을 분해하여 지시하는 능력

일부 편집 기능이 강화된 모델일수록 이 힘이 더 크게 작용합니다. 단순히 “뭔가 다르다”는 식으로 표현하는 것이 아니라, “인물의 표정은 그대로 유지하면서 배경의 색온도를 낮추고, 오른쪽 하단의 텍스트를 2줄로 줄이는” 것과 같이 세분화할 수 있는지 여부가 중요합니다.

이는 디자이너가 감독에게 요구하는 전달 방식과 거의 같습니다. 즉, AI와의 협업은 외주 업체와의 협업 연습이 되기도 합니다.

### 4. 제거해도 되는지 판단하는 능력

마지막으로, 공개 전의 판단입니다. 이 이미지를 사용하는 것이 타인의 권리를 침해하지 않는지, 사실과 다른 내용을 담고 있지 않은지 확인해야 합니다. 다음 장에서 이에 대해 자세히 다룹니다.

이 네 가지를 살펴보시면 깨닫으셨겠지만, AI 자체의 지식은 거의 포함되어 있지 않습니다. 필요한 것은 명확한 목표 설정, 자료 관리, 수정 분해, 그리고 책임감을 가지고 판단하는 능력입니다. 이는 결국, 일을 잘하는 사람의 조건입니다.

바로 dlatego, AI 인재 육성은 “IT 훈련”이 아닌 “업무 설계 훈련”으로 구성해야 효과를 거둘 수 있습니다.

## 성장을 위한 순서는 “알기” → “사용하기” → “시스템에 적용하기” 입니다.

자, 어떻게 조립할지 설명드리겠습니다. 현장에서 저희가 채택하고 있는 순서를 그대로 말씀드리겠습니다.

### 1단계: 이해 (모든 사람 - 1~2시간)

전 직원 모두 대상입니다. 목적은 “사용할 수 있게 되는 것”이 아니라 “무엇을 할 수 있고, 무엇을 하면 안 되는가”라는 공통어를 만드는 것입니다.

여기 반드시 결정해야 할 사항은 3가지입니다. 사용할 수 있는 업무 범위, 입력해서는 안 되는 정보(고객명, 개인정보, 거래 조건, 도면 등)와 공개 전에 확인을 담당할 사람을 정하는 절차입니다.

이 세 가지 핵심 요소를 한 장의 종이에 적는 것만으로도, 백서에서 말하는 “체계적인 노력”의 시작점에 도달할 수 있습니다. 반대로, 이 세 가지 요소를 명확히 정하지 않고 도구만 제공하면, 좋은 의도로 기밀 정보를 입력하는 실수가 발생할 수 있습니다. 규칙은 직원들을 통제하기 위한 것이 아니라, 직원들을 보호하기 위해 반드시 필요한 것입니다.

### 2단계: (부서별 또는 실무 과제에) 활용

일반적인 훈련 과제라기보다는 해당 부서가 현재 겪고 있는 실제 사례를 소재로 합니다. 총무라면 다음 회사의 내부 게시물, 인사라면 실제로 제출하는 채용 공고 이미지, 제조라면 현재 읽히지 않는 작업 절차서입니다.

핵심은 교육 훈련의 결과물을 업무 현장에서 바로 사용하는 것입니다. “교육용 연습 작품”을 만들게 하는 순간, 학습은 현장과 분리됩니다.

이 단계에서 각 부서별로 잘 작동했던 프롬프트를 공유할 수 있는 공간을 마련해 두면 효과적입니다. Images 2.5에는 프롬프트 공유 기능이 추가되어 사내 확산이 이전보다 훨씬 용이해졌습니다.

### 3단계: 시스템 적용 (많은 회사가 이 단계를 건너뛰는 경향이 있다)

가장 중요한 부분이자 가장 간과되기 쉬운 부분입니다.

한 사람이 능숙해진 것 외에는 아무 의미가 없습니다. 자료의 보관 위치를 정해야 합니다. 템플릿은 공유 드라이브에 보관합니다. 확인 절차를 업무 절차서에 명시하고, 사용하는 사람이 바뀌어도 계속 운영될 수 있도록 하여 처음으로 “조직적인 노력”이 시작됩니다.

IPA 조사 결과 효율화 91.6%에 대한 매출 향상 3.9%라는 결과가 나오는 것은 많은 회사가 단계 2에서 만족해 버렸기 때문이라고 생각합니다. 개인의 작업이 빨라지는 것과 사업이 바뀌는 것 사이에는 이 “시스템에 녹여서”라는 단계가 있습니다.

## 지켜야 할 선은 이곳을 벗어나면, 속도 전체가 위험으로 돌아가는 것입니다.

여기에는 성실하게 작성합니다. 이미지 생성 AI에는 실무상의 주의사항이 명확하게 있습니다.

### 사람을 다루는 데에는 본인의 동의가 있어야 합니다.

이미지 2.5는 참조 사진에서 인물의 특징을 유지하는 능력이 향상되었습니다. 편리한 반면, 이는 “실존하는 인물의 이미지를 쉽게 가공할 수 있게 되었다”는 의미이기도 합니다.

직원 및 파견직 직원들의 사진을 AI로 가공하여 홍보에 사용하는 경우, 촬영 시 동의 외에 AI 가공 및 이용 범위에 대한 동의를 받아야 합니다. “본인이 말하지 않은 일” 또는 “본인이 하지 않은 행동”을 이미지로 묘사하는 것은, 아무리 내부용이라도 피해야 할 일입니다. 이는 법률 이전의, 사람을 맡는 업무로서의 경계선을 생각하는 것입니다.

### 저작권은 “유사성”과 “의존성”으로 판단됩니다.

문화청은 “AI와 저작권에 관한 의견”을 공개하고, 생성 및 이용 단계에서는 AI를 사용하지 않는 일반적인 창작과 동일하게 저작권법이 적용된다는 점을 제시했습니다. 기존의 저작물과 창작적 표현이 유사성을 가지며, 이를 바탕으로 만들어진 기반성을 인정받을 경우 침해가 성립할 수 있다는 틀을 제시합니다.

그러므로 “AI가 만들어서 괜찮다”라는 생각은 성립하지 않습니다. 특정 캐릭터나 특징적인 디자인에 의존한 이미지를 확인하지 않고 외부로 유출하는 것은 위험합니다.

문화청은 인공지능이 생성한 콘텐츠의 저작권 문제에 대해 전문가 및 관계자들과의 의견 교환회 등을 통해 현황을 파악하고 향후 대응책을 검토해 나갈 방침입니다.

구체적으로 인공지능 생성 콘텐츠의 저작권이 발생하는 조건, 인공지능 학습 데이터에 대한 저작권 침해 위험, 인공지능 생성 콘텐츠의 이용에 관한 권리 제한 등 다각적인 문제에 대해 법적 해석과 실무적 대응 방안을 논의할 것으로 예상됩니다.

또한 문화청은 인공지능 기술의 발전과 수렴된 저작권 제도 정비, 인공지능 생성 콘텐츠의 창작 및 이용에 관한 지침 마련 등을 고려하고 있습니다.

더욱이 인공지능 생성 콘텐츠의 저작권에 관한 국제적인 협력을 강화해 나갈 방침입니다. 국제적인 논의 참여와 타국의 동향 조사를 통해 일본의 저작권 제도가 국제적으로 경쟁력을 유지할 수 있는 체계를 구축하는 것이 요구됩니다.

이러한 노력들을 통해 인공지능 생성 콘텐츠가 창의성을 자극하고 문화 발전에 기여할 수 있도록 저작권 제도가 적절하게 기능하도록 문화청은 지향합니다.

법적 판단이 필요한 사안에 대해서는 반드시 전문가와 상담해 주시기 바랍니다. 저희가 제공할 수 있는 것은 내부적으로 운영 가능한 확인 흐름을 구축하는 것까지입니다.

### AI 생성물이라는 사실을 숨기는 것보다 밝히는 것이 더 빠른 현상입니다.

이미지 2.5에는 C2PA 메타데이터와 전자 워터마크가 적용됩니다. 기술적으로 “AI 생성”이라는 사실이 판명될 수 있는 상태를 숨기고 사용하는 것은 노출될 경우 손실이 너무 큽니다.

채용 홍보 이미지 등은 특히 그렇습니다. 실제 직장과 크게 다른 이미지를 심어 입사시켜도 결국 정착하지 못합니다. 저희는 인재의 일을 하고 있기 때문에, 이는 매우 중요합니다. 오해로 인한 조기 이직은 기업과 본인 모두에게 가장 피하고 싶은 결과입니다.

실사 이미지로 사용하려면 실제와 명확하게 구별할 수 있는 제작 방식을 취하거나, 캡션이나 설명을 추가하는 것이 효과적입니다. 미미해 보일 수 있지만 장기적으로는 큰 영향을 미칩니다.

### 안전 및 기술 정보 관련 그림은 반드시 실제 기기를 확인하시기 바랍니다.

그럴듯하게 보인다고 해서 정확한 것이 아니며, 현장 책임자의 확인을 반드시 흐름 속에 포함해 주세요.

## 최근 사회情勢의 변화와 기업의 전략 전환에 따라 기업이 요구하는 인재의 조건이 크게 변화하고 있습니다. 특히, 파견 및 채용 현장에서는 기존의 기술 및 경험 외에도 다양한 관점과 가치관을 가진 인재가 요구되는 추세입니다.

구체적으로 다음과 같은 변화가 나타나고 있습니다.

*   **다양한 기술 및 경험의 조합:** 특정 분야에 특화된 기술뿐만 아니라 여러 분야를 결합한 복합적인 기술을 가진 인재가 요구되고 있습니다. 예를 들어, IT 기술과 마케팅 기술을 겸비한 인력이나 디자인 기술과 비즈니스 기술을 결합한 인력 등이 있습니다.
*   **유연한 근무 방식에 대한 대응:** 원격 근무나 유연 근무 시간 등 다양한 근무 방식에 대한 대응 능력이 요구되고 있습니다. 기업은 직원들의 워라밸을 존중하고 유연한 근무 방식을 실현하기 위한 지원 체계를 마련하는 것이 중요합니다.
*   **소통 능력의 향상:** 팀워크를 중시하고 다양한 가치관을 가진 구성원과 협력하여 업무를 수행하기 위해서는 높은 소통 능력이 필수적입니다. 서로 다른 문화와 가치관을 가진 사람들끼리 원활하게 소통하는 능력은 기업이 요구하는 중요한 자질입니다.
*   **문제 해결 능력 및 창의성의 중시:** 복잡한 과제에 대해 스스로 생각하고 해결책을 제시할 수 있는 문제 해결 능력과 새로운 아이디어를 창출할 수 있는 창의성이 요구되고 있습니다.
*   **변화에 대한 적응력:** 끊임없이 변화하는 사회情勢와 시장 환경에 대응할 수 있는 유연한 적응력을 갖춘 인재가 필요합니다. 새로운 지식과 기술을 적극적으로 학습하고 변화를 두려워하지 않고 도전하는 자세가 중요합니다.

이러한 변화에 대응하기 위해 기업은 채용 활동에서 다양한 인재의 잠재력을 발掘하기 위한 방법을 개발하고 채용 프로세스를 개선해야 합니다. 또한, 직원들이 새로운 기술을 습득하고 자기 성장과 지속적인 발전을 이루도록 교육 제도와 커리어 지원 제도를充実시키는 것도 중요합니다.

더불어 기업 문화 또한 다양성을 존중하고 개인의 의견과 가치관을 적극적으로 수용하는 환경을 조성하는 것이 우수한 인재를 유치하는 데 필수적입니다.

마지막으로, 인재에 대해 다시 논의하겠습니다.

이미지 생성 AI의 진화를 “디자이너의 일이 없어지는” 이야기로 받아들이는 분들이 있습니다. 우리가 현장에서 실제로 지켜보는 바는 훨씬 더 복잡한 것입니다.

먼저, 사무직이나 홍보직의 채용 요건이 변화하고 있습니다. “Office를 사용할 수 있는 것”에 더하여 “생성 AI를 사용하여 내부용 자료나 홍보물을 스스로 만들 수 있는 것”을 제시하는 기업들이 조금씩 나타나고 있습니다. 이는 특별한 기술이라기보다는 새로운 기초 기술로 취급받기 시작한다는 느낌입니다.

반면에, 기획 및 판단 능력을 갖춘 사람의 가치는 명확히 상승하고 있습니다. 만들어낼 수 있는 사람이 늘어날수록 “어떤 것을 만들어야 하는지 결정할 수 있는 사람”이 희소해지는 탓입니다. IPA 조사에서도 AI 모델 개발 전문가뿐만 아니라, 실제 업무를 이해한うえ로, 어떤 공정에 AI를 적용하고, 데이터, 권한, 운영 규칙을 어떻게 정할지 판단할 수 있는 인재가 필요로 한다고 평가되고 있습니다.

이는 파견 형태이지만, 그들에게도 의미 있는 변화라고 생각합니다. 업무 현장에서 AI 툴을 경험한 것은 다음 업무 현장에서 그대로 강점으로 이어집니다. 저희가 인재 육성에 힘쓰는 이유는, 그것이 본인의 커리어 자산이 되어 결국 업무 현장에서의 정착에도 도움이 되기 때문입니다.

기업 측 입장에서도 마찬가지입니다. DX 추진 인력의 수가 부족하다는 응답이 85.5%에 달하는 상황에서, 채용만으로 해결하는 것은 현실적이지 않습니다. 현재 있는 사람들의 직무를 재설계하는 것이 많은 경우에 훨씬 빠릅니다.

## 타카코 홀딩스(주)가 할 수 있는 것들

저희 회사는 1992년에 도치기현 고야마시에 설립되었으며, 북부 간토 지역을 중심으로 인력 파견, 유료 직업 소개, 업무 위탁을 수행해 왔습니다. 주된 고객은 자동차, 기계, 식품 등의 제조업체입니다. 동시에 IT 시스템 개발, 웹 제작의 위탁도 진행하고 있으며, 사이타마현에 기술 센터를 두고 있습니다. 정보 보안 관리 시스템(ISMS) 인증도 획득했습니다.

저희의 가장 큰 특징은 “인재”와 “IT” 역량을 모두 자체적으로 보유하고 있다는 점이라고 생각합니다.

AI 활용에 대한 상담을 받게 될 때, 대부분의 경우 문제는 기술이나 사람에만 있는 것이 아닙니다. “누가 할 것인가”, “어떻게 가르칠 것인가”, “그 사람이 이なくなったら 어떻게 할 것인가”와 같이 사람과 시스템이 얽힌 문제들입니다. 훈련만 판매하는 회사이든, 시스템만 만드는 회사이든, 그 중간의 위치에서 이러한 문제들을 종합적으로 논의하실 수 있습니다.

구체적으로 다음의 문의사항에 대한 상담을 제공합니다.

- 생성 AI의 사내 활용 규정(허용 업무, 금지 입력 정보, 확인 절차) 마련
- 부문별 실무 과제를 활용한 생성 AI 활용 교육 훈련
- 이미지 생성 기능을 통합한 웹사이트 및 사내 시스템 설계 및 개발
- DX 추진을 담당하는 인재의 소개 및 파견, 그리고 기존 직원 육성 설계
- 채용 홍보용 크리에이티브 제작 및 내부 역량 강화 지원

## 이번 주말에 츠키시마 료의 신작 소설 『별의 그림자와 환상』을 읽을 예정입니다. 츠키시마 료의 작품은 늘 흥미로운 설정과 매력적인 캐릭터로 독자들을 사로잡기에 마련입니다. 특히 이번 작품은 SF적인 요소가 가미된 미스터리 소설로, 묘한 분위기와 긴장감 넘치는 전개가 기대됩니다.

저에게는 츠키시마 료의 『은하 행궁 열차』가 가장 좋아하는 작품이며, 그의 작품 세계에 깊이 빠져들 수 있다는 점이 큰 매력입니다. 이번 『별의 그림자와 환상』 역시 그의 뛰어난 작가성을 확인할 수 있을 것이라 기대하며, 즐겁게 읽어보도록 하겠습니다.

ChatGPT Images 2.5는 확실히 좋은 업데이트입니다. 생성 속도는 최대 50% 향상되었고, 부분 편집이 정확해졌으며, 손으로 그린 스케치에서 구도를 전달할 수 있게 되었습니다. 디자인 전문 지식이 없는 담당자도 실무에서 사용할 수 있는 수준의 이미지를 만들 수 있는 시대가 되었습니다.

하지만 일본 기업의 86.4%가 이미 업무에서 생성 AI를 사용하고 있는데, 27.0%가 “조직적인 노력이 없다”고 답하고 있다. 효율화는 91.6%가 실감하고 있는데, 매출 향상으로 이어졌다는 응답은 3.9%뿐이다. 이러한 괴리는 지금 가장 직면해야 할 현실이라고 생각합니다.

이 도구는 이미 충분히 좋게 개선되었으며, 사용자와 사용 방법을 결정하는 메커니즘이 남았습니다.

그리고 그 두 가지는 구매할 수도 없습니다. 만들어야만 합니다. 다만, 제작 방식에는 순서가 있습니다. “알기”, “사용하기”, “시스템에 적용하기” 순서를 지키면, 특별한 인력이 없는 회사라도 앞서 나갈 수 있습니다. 우리가 현장에서 확인해 온 것입니다.

새로운 모델이 출시되었다는 소식을 접하신 분들께 한 번 이야기를 나누고 싶습니다. ‘우리에게는 관련이 없겠구나’라고 생각하셨던 분들께 특히 그렇습니다. 사실은 아직 연결 방식이 정해지지 않은 것일 뿐입니다.

## 상담은 LINE 공식 계정으로 부탁드립니다.

생성 AI의 사내 활용, DX 추진 인재 확보 및 육성, 웹 시스템 개발에 대해, 먼저 부담 없이 상담해 주세요. “어디부터 시작해야 할지 모르겠다”는 단계의 상담을 가장 환영합니다.

현재 상황을 묵살하지 않고, 귀사에게 필요한 것과 아직 필요하지 않은 것을 솔직하게 말씀드리겠습니다.

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본 게시글은 ChatGPT, 생성 AI, 이미지 생성 AI, OpenAI 등 인공지능 활용과 관련된 내용으로, DX(디지털 전환) 추진, AI 인재 육성 및 리스킬링, 인적 자원 파견, 제조업 및 중소기업의 AI 도입, 정보통신부의 정보통신백서(정보통신백서), IPA(정보통신정책과) 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 또한, 도치기현의 오시야마시를 중심으로 한 북부 간토 지역의 채용 홍보 및 업무 효율화 방안을 제시하고 있습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/tkk_tech/n/na366cedd6c65)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 91청크*

[원문 보기](https://note.com/tkk_tech/n/na366cedd6c65) | 출처: note.com